Curso Snowflake Online

En los últimos años hemos conseguido un mayor acceso a todo tipo de datos, los datos se han convertido en imprescindibles para las empresas, una vez obtenidos de todo tipo de fuentes y de todo tipo, se pueden tomar decisiones estratégicas formadas para conseguir impulsar nuestro negocio hacia el éxito, hacer cambios de importancia para evitar errores o pérdidas y mucho más. Snowflake es un data warehouse con la que elegiremos nuestro proveedor de servicios con el que trabajaremos, nos permite almacenar los datos y analizarlos en la nube, además de poder procesar y analizar grandes cantidades de datos.

El objetivo de Snowflake es que las empresas puedan almacenar sus datos, de esta forma podrán llevar a cabo todo tipo de análisis y procesamiento. A través de su arquitectura única y de su capacidad para el manejo de datos estructurados y semiestructurados consigue que Snowflake sea una gran opción para este tipo de tareas. Además, cuenta con un entorno escalable y administrado, siendo una buena opción para empresas data-driven, centradas en los datos.

Snowflake se ha convertido en una gran opción para las empresas que quieran utilizar un data warehouse virtual debido a las ventajas y beneficios de aplicar esta herramienta en su trabajo del día a día. A través de la construcción de repositorios de datos centralizados, podemos acceder desde cualquier nodo del warehouse.

Entender la arquitectura de Snowflake para entender por qué es la plataforma de gestión y almacenamiento de datos en la nube más popular.
Cargar datos en Snowflake desde diferentes tipos de fuente tanto estructuradas como no estructuradas.
Realizar y configurar la carga de datos en modo masivo (bulk) o bien en tiempo real con Snowpipe.
Conseguir cargar desde plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP.
Proteger nuestros datos en Snowflake y compartirlos de manera segura garantizando un ciclo de vida de los datos confiable.
Automatizar los procesos de ingesta, transformación y carga con la definición de tareas y streams en Snowflake.
Conectar Snowflake con plataformas analíticas que consuman los datos como Power BI.
Administrar los roles y permisos apropiados para garantizar la seguridad de nuestros datos.

Toda persona que precise de una solución flexible, escalable y eficiente para manejar grandes volúmenes de datos.
Equipos que necesiten definir una estrategia de gestión de datos efectiva.
Analistas que precisan de una plataforma potente en la que obtener conclusiones a partir de los datos.
Desarrolladores relacionados con plataformas de datos que precisan consultar y visualizar información.
Todo aquel que quiera aprovechar Snowflake para su solución de BigData.
Toda persona que quiera potenciar su perfil dominando la plataforma Snowflake
Estudiantes que quieran obtener habilidades que le abrirán puertas en el mercado laboral.

Tema 1. Introducción y arquitectura de Snowflake
● ¿Qué es un data warehouse?
● Arquitectura de Snowflake y sus ventajas
● Ediciones de Snowflake y precios
● Registro en Snowflake y primeros pasos
● Crear un nuevo warehouse mediante interfaz o usando SQL
● ¿Cómo explorar bases de datos y tablas en Snowflake?
● Monitorizar el uso de Snowflake
● Resumen
Tema 2. Carga de datos en Snowflake
● Adquisición e ingesta de datos en Snowflake (stages)
● Carga de datos desde la interfaz fichero local
● Cómo crear un stage
● Carga de datos utilizando el comando COPY
● Transformación de datos en Snowflake
● Manejo de errores - Opción COPY: "ON_ERROR"
● Reutilizar formato ficheros con objeto file_format
● Modo de validación y tratamiento de errores
● Resumen
Tema 3. Carga de datos no estructurados
● ¿Qué son los datos NO estructurados?
● Creación del stage y el fichero bruto con datos no estructurados (JSON)
● Parseo y análisis del fichero no estructurado JSON
● Manejo de datos nested y arrays
● Jerarquías y flatten del fichero no estructurado JSON
● Inserción de datos no estructurados JSON en la tabla objetivo (estructurados)
● Resumen
Tema 4. Carga de datos desde cloud (AWS, Azure, GCP)
● ¿Cómo cargamos datos desde la nube?
● Creación del bucket y carga de ficheros en la nube
● Crear rol y política en la plataforma en la nube
● Crear objeto de integración en Snowflake
● Cargar datos a la tabla objetivo de Snowflake
● Optimización de la carga de datos desde la nube en Snowflake
● Resumen
Tema 5. Snowpipe (ingesta en tiempo real)
● ¿Qué es Snowpipe y los pasos para la creación de pipes?
● Creación de stage para Snowpipe
● Creación del pipe
● Configurar el pipe y las notificaciones
● Gestión de pipes
● Migración y Carga desde una BBDD SQL
● Uso de Snowpipe con Kafka
● Resumen
Tema 6. Ciclo de vida, protección y compartición de datos en Snowflake
● Time Travel y Fail Safe
● Tipos de tabla en Snowflake
● Compartición de datos con otra cuenta de Snowflake
● ¿Cómo conectar Snowflake y Power BI?
● ¿Cómo conectar Snowflake y Python?
● Resumen
Tema 7. Creación de tareas y streams en Snowflake
● ¿Qué son las tareas en Snowflake?
● Creación de tareas
● Uso de CRON para crear tareas con periodicidad flexible
● Creación de Árboles de Tareas y verificar Histórico de Programación
● ¿Qué son los Streams en Snowflake?
● Creación de Stream y operación INSERT
● Uso de Stream para operación UPDATE
● Uso de Stream para operación DELETE
● Procesamiento de todos los cambios de datos en Streams
● Combinar Tareas y Streams en Snowflake
● Resumen
Tema 8. Administración de roles y permisos en Snowflake
● Conceptos clave para el control de acceso en Snowflake
● Rol ACCOUNT ADMIN
● Rol SECURITY ADMIN
● Rol SYS ADMIN
● Rol USER ADMIN
● Rol PUBLIC y roles personalizados
● Roles, máscaras y cifrado de datos
● Resumen

Snowflake es una opción que nos aporta grandes beneficios en su uso, conocer todos nuestros datos para trabajar con ellos puede hacer una diferencia en nuestra empresa. A través de su arquitectura que se basa en múltiples clústeres, separa el almacenamiento de datos de la gran computación con gran escalabilidad además de un rendimiento óptimo. Al ser compatible con el lenguaje de consulta de bases de datos SQL estándar, nos permite muchas más posibilidades a la hora de trabajar, además de poder correr una gran variedad de aplicaciones en este ecosistema como BI, Machine Learning o de gobernanza de datos, haciendo que las opciones y posibilidades sean mayores.